Skip to content

GCRI · 先端産業とロボティクス

材料と製造

New materials and manufacturing methods, from advanced alloys and composites to additive manufacturing and precision processes, change what can be made and where. They also bring new quality, safety and supply questions. This page sets out how materials and manufacturing innovation reaches production, how quality and capacity are measured, and what evidence serves the manufacturers, standards bodies and agencies involved.

01登録

Materials and manufacturing on the record.

02質問

Materials and manufacturing: how the risk develops.

Advanced materials, additive processes and circularity. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

メカニズム

Qualification takes longer than invention

A new material or process must be qualified for each application, with testing and certification by customers and regulators. This often takes years.

メカニズム

Additive manufacturing changes supply

3D printing allows local, on-demand production of complex parts, but quality varies with machine, material and process settings.

メカニズム

Quality depends on process control

Variability in raw materials and processes leads to defects. Statistical process control and inspection keep quality within limits.

メカニズム

Inputs can be scarce

Speciality materials, powders and alloys may come from few suppliers, exposing manufacturers to shortages and price swings.

03地理

ドイツのインフラのエクスポージャー。

NASA GIBS による、ドイツの夜間光、人口密度、洪水水域。各レイヤーにそれぞれの日付があります。

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 3

このページのインフラの曝露

このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
提供者
NASA LAADS DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星放射輝度、月光と大気の補正済み
ビルド時点で最新
2026-10-12
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示日の夜間放射輝度の衛星観測値で、灯りは電力使用と停電の代理指標であり、供給やアクセスの測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
世界人口グリッド v4.11(NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学))
提供者
NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学)
ライセンス
CC BY 4.0
年次
null。国勢調査に基づく推計値、静的(2020 年)
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
VIIRS 全球洪水プロダクト(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星による検出、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星による検出、雲により欠測あり。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星画像
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化(GIBS が公開する最新年)
出典
MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
ビルド時点で最新
2024-01-01
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
MODIS Terra EVI(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星指標、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-13
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の衛星植生指数で、生息環境の状態を示す指標です。種や生物多様性の尺度ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)

最新の利用可能データ

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

インフラのエクスポージャー、ドイツを枠に収めて。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・U.S. Geological Survey・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • VIIRS Black Marble 夜間光、NASA ゴダード宇宙飛行センター。NASA レベル1・大気アーカイブ配布システム(LAADS DAAC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • MODIS 陸域プロダクト(植生指数、総一次生産、土地被覆)、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用:NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • ライブ:NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • ライブ:米国地質調査所。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 河川流量予測、30日間・幅付き(Open-Meteo経由のGloFAS):Copernicus緊急管理サービスの改変情報を含みます(2026年)。洪水警報ではありません。
  • Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 任意レイヤー(レイヤー一覧に 12 の情報源:ライブ、予報、観測、背景)は、オンにすると地図上とここに提供者のクレジットが表示されます。予報はモデルの出力であり、派生指数は推計値です。

レイヤーと日付

  • 夜間光(日次):VIIRS Black Marble(VNP46A2)、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
  • 人口密度、2020年:人口:CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
  • 洪水域、3日間合成:VIIRS Global Flood Product、NASA LANCE · 2026 年 10 月 14 日
  • トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024
  • 強化植生指数、移動 8 日:MODIS Terra EVI、NASA LANCE · 2026年10月13日

04分野を横断して

New materials and methods change supply and safety across domains.

05シミュレーター

産業連関経済を通じたショック。

ある部門の産出の損失は技術係数を通じて供給者と顧客に伝わり、設定した速度で回復します。係数は教育用の値であり、国民経済計算ではありません。明示された例示値を使う教育用モデルであり、予測ではありません。このページの地図はドイツを示していますが、モデル自体は特定の場所に結び付いていません。

管理策

最初に打撃を受けた部門(一覧での位置)
0
ショックの大きさ
その出力の 30%
ショックの継続期間
30 days
回復速度
1 日あたり 0.08
シミュレーション日数
180 days

読み取り値

実行期間中に失われた産出
0.65% of a year’s output
直接効果に対する総効果(乗数)
1.80 times
最も影響を受ける他の部門
サービス
そのピーク時の機能不全度
4.2%
数値、手法、出典
部門最大機能停止率(%)産出の重み(%)
農業30.2013.1
エネルギー2.8025.4
製造業0.4711.2
交通と港湾0.3720.1
貿易3.9018.4
サービス4.1711.8

手法

  1. 産業連関分析 Leontief (1936); Miller and Blair (2009), Input-Output Analysis, Cambridge University Press
  2. 機能不全産業連関モデル Haimes and Jiang (2001), Journal of Infrastructure Systems 7
  3. 動的な機能不全と回復 Lian and Haimes (2006), Systems Engineering 9
  4. 不確実性ファン(パラメータ・モンテカルロ) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011)、Visualising uncertainty about the future、Science 333
  5. 一因子ずつの感度分析(トルネード図) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

データ

The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:

  • 港湾 Natural Earth
  • 海上チョークポイント Nexus(公表座標に示した特定の海峡と運河)
  • 鉄道 Natural Earth
  • 主要道路 Natural Earth
入出力経済を通じたショックの伝播。説明用の教材モデルで、実測データではなくコントロールで設定した値に基づいて動きます。手法:入出力分析(Leontief (1936)、Miller and Blair (2009)、Input-Output Analysis、Cambridge University Press)、不稼働入出力モデル(Haimes and Jiang (2001)、Journal of Infrastructure Systems 7)、動的な不稼働と復旧(Lian and Haimes (2006)、Systems Engineering 9)。
06指標

何を、どの程度うまく測定しているか。

各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません:プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。

指標単位周期出典の種類ラベル
Manufacturing value addedshare of gross domestic product年次国民経済計算公表統計
Additive manufacturing adoptionpercent of firmsper surveyBusiness surveys報告値
Defect rateparts per million月次Quality records観測
Process capabilitycapability indexper processStatistical process control観測
Materials R&D expenditurecurrency units年次R&D statistics公表統計
Product recalls for manufacturing defects件数年次Regulator recall databases公表統計
07ツインとカスケードのシミュレーター

Model materials and manufacturing as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 産業と製造業: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

ハザード

  • Natech event
  • ダム決壊
  • 河川洪水 (下流で誘発)
  • Flash flood (set off downstream)
  • 大規模な避難(下流で誘発)
  • Chemical spill or leak (set off downstream)
  • Emergency-response overload (set off downstream)
  • 広域停電(下流で誘発)
  • 給水不足(下流で誘発)
  • Toxic gas release (set off downstream)
  • Industrial fire (set off downstream)

管理策

  • NS-0 憲章と原則
  • NS-9 文脈 UNI(展開、インスタンス、プログラム・インスタンス)
  • NS-11 検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)
  • NS-12 ソフトウェア、モデル、AI/ML の成果物(サプライチェーン、モデルカード、データセットシート)
  • NRS-H60 ハザード分類:サプライチェーンと流れの途絶(NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H50 ハザード分類:産業・プロセス事故(NHS-1 infra.industrial)
  • NRS-H109 ハザード・ファミリー:エネルギー移行技術の障害(NHS-1 tech.energy-transition)
  • NRS-X10 化学・産業・原子力・放射線の安全
  • NRS-H54 ハザード・ファミリー:信号とプラットフォームの途絶(NHS-1 cyber.platform)
  • NRS-K14 ドメイン・パックのプロファイル:製造・産業(DOMAIN-014)

観測

  • eMARS Major Accident Reporting System (listed for reference)
  • World Development Indicators (listed for reference)
  • ILOSTAT (listed for reference)
  • Manufacturing value added as a proportion of GDP and per capita
  • CO2 emission per unit of value added
  • Manufacturing, value added (% of GDP)
  • Direct economic loss to all other damaged or destroyed productive assets attributed to disasters

例示の地理

  • The Strait of Malacca: 227 hexagonal cells
  • 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
  • 雲を透過した地表水、30 m(OPERA DSWx-S1 レーダー)、NASA GIBS
  • 直近 30 分間の降雨強度(IMERG)、NASA GIBS
  • 表層土壌水分(SMAP)、NASA GIBS
08出典

エビデンスの出所。

名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。

出典提供するものライセンス区分
UNIDO industrial statisticsManufacturing value added and production by sectorPublic, UNIDO terms
OECD Main Science and Technology IndicatorsR&D spending by sectorPublic, OECD terms
NIST additive manufacturing resourcesMeasurement science and standards for additive processesPublic domain, US government
ISO/ASTM 52900 seriesTerminology and standards for additive manufacturingLicensed standards, purchase required
Regulator recall databasesRecalls by product and cause公的記録、条件は規制当局ごと
09手法とエビデンス

How materials and manufacturing is modelled, measured and tested.

モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。

システム・モデル

The couplings between the systems in materials and manufacturing: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−++産業作業貿易コミュニティ経済R 自己強化B バランス
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
10決定

誰が決め、エビデンスが何に役立つか。

Advanced Industry and Robotics prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

誰が決定するか質問このページが提供するエビデンス
ManufacturersWhich materials and processes to adopt and how to qualify themQualification reviews; quality data
Standards bodies and regulatorsWhat testing and certification to requireQuality and recall evidence
Industry ministriesWhere to support manufacturing capabilityValue added and R&D evidence

このトピックが生み出す成果物

  • Qualification pathway reviews for new materials and processes
  • Quality and recall trend analyses
  • Speciality input supply assessments
  • Evidence notes for manufacturing policy
11中核となる問い

専門家が問うこと。

  1. 01

    How do new materials behave over time?

    Fatigue, ageing, fire behaviour and failure modes that differ from familiar materials.

  2. 02

    Is additive manufacturing reliable?

    How defects arise in printed parts and how quality is assured.

  3. 03

    What hazards do new materials pose?

    Exposure to fine particles, reactive substances and fumes during production and recycling.

  4. 04

    Where do materials come from and go?

    Supply of critical inputs and recovery at end of life.

12メカニズム

What drives the risk.

Advanced materials often outperform traditional ones in strength, weight or conductivity, but their long-term behaviour is less well documented. Composites can fail without visible warning; some battery chemistries carry thermal runaway risk.

Additive manufacturing enables complex parts and distributed production. Its quality depends on process parameters, powder quality and post-processing, and internal defects may be hard to detect without specialised inspection.

Many advanced materials depend on concentrated supplies of critical minerals, exposing manufacturers to geopolitical and trade disruption.

Circularity is harder for complex materials. Composites, multi-material products and nanomaterials are difficult to separate and recycle, so design for recovery matters from the outset.

Digital production adds a further layer. Additive manufacturing relies on design files and process parameters that can be copied, altered or corrupted, so the integrity of digital inputs becomes part of product quality.

13手法と限界

エビデンスがどのように集められ、どこで止まるか。

手法またはデータ表示内容その限界
Materials testingMechanical and fire performanceLaboratory conditions differ from service
Non-destructive inspectionInternal defects in partsDetection limits vary by method
Life-cycle assessmentEnvironmental burdens across stagesSensitive to boundaries and data
Supply-chain mappingSources of critical inputsOpaque beyond first-tier suppliers
15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。

16質問

質問と回答。

What is additive manufacturing?
Building parts layer by layer from digital designs, often called 3D printing, using polymers, metals or other materials.
Why does qualifying new materials take so long?
Because each use must show the material performs reliably under its conditions, through testing and certification by customers and regulators.
What is statistical process control?
Monitoring a production process with statistical methods to detect unusual variation before it causes defects in products.
Are printed parts as strong as conventional ones?
They can be, when process and inspection are well controlled. Performance depends heavily on parameters and post-processing.
Does the platform qualify materials?
No. It publishes research. Qualification is the work of manufacturers, standards bodies and regulators.
Why link materials with circularity?
Because design decisions about materials largely decide whether a product can be repaired, reused or recycled.
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRI先端産業とロボティクス指数関数的テクノロジーグローバル部門のリスクとレジリエンス
先端産業とロボティクス

手法、データセット、または問いを持ち込んでください。

情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。